Идентификация факторов риска
1. Проблемы идентификации
предпринимательских рисков
Идентификация
факторов риска осуществляется предпринимателем для ответа на следующие вопросы:
- где
сосредоточены основные факторы риска;
- какие
из факторов риска наиболее опасны для данного вида деятельности (принимаемого
решения);
- какие
из факторов риска являются управляемыми, а какие - нет.
Идентификация
факторов риска предусматривает отнесение рисков к одной из трех основных
категорий:
- опасные
факторы риска;
- допустимые
по степени опасности факторы риска;
- неопасные
факторы риска.
Идентификация
факторов риска может осуществляться в разрезе конкретной операции или для
некоторой сферы деятельности компании, например, финансовой. В первом случае
речь идет об «элементарном» рисковом событии, во втором - о сложном событии,
состоящем из нескольких элементарных.
Цели
предпринимательства и факторы его эффективности, а также основные риски,
возникающие на пути достижения целей, могут быть установлены и измерены в ходе
проведения общих и локальных целевых исследований.
Начинать
следует с концептуального уровня идентификации рисков. Информация, полученная
именно на этом уровне, окажет определяющее влияние на будущий процесс
управления рисками. Применяемые на концептуальном уровне исследования методы и
технологии исследования рисков предполагают получение информации в качественных
шкалах (номинальной, порядковой, балльной и т.п.).
Прежде всего,
необходимо как можно точнее определить, с каким из возможных проявлений риска
придется сталкиваться. При этом необходимо принимать во внимание подавляющую
тенденцию. В отношении проявления различают риск как «возможность», риск как
«опасность» и риск как «неопределенность».
Первое
проявления, т.е. риск как «возможность», означает, что главным образом
прослеживается связь между риском и доходом: чем больше риск, тем больше и
возможный успех, доход.
Риск как
«опасность» связывается с возможностью таких событий, за которыми, как правило,
следую негативные последствия для организации. Потенциально к числу таких
событий, за которыми обычно следуют материальные потери и моральный ущерб для
организации, относят аварии, катастрофы, хищения, шпионаж, шантаж,
мошенничество, судебные иски т т.п.
И, наконец,
проявление риска как «неопределенности» во многом связывается с
психологическими представлениями человека о неизведанном, неизвестном.
После того,
как риски концептуально идентифицированы, необходимо переходить к изменениям на
операционном уровне – на уровне решаемых задач в рамках намеченных на
концептуальном уровне целей. Оценку возможного влияния и соответствующих
вероятностей возникновения тех или иных исходов следует осуществлять с учетом
того, что может существовать диапазон возможных результатов, а также что риск
может случаться неоднократно в течение определенного периода.
С учетом
подобных осложнений целесообразно оценивать наиболее пессимистический сценарий.
При этом обязательно следует учитывать финансовое влияния, влияние на
жизнеспособность и цели организации. Результаты подобного анализа на
операционном уровне могут выражаться в качественных или количественных шкалах с
обязательной проверкой их согласованности.
Риск может
выявляться различными способами: от сложного вероятностного анализа в моделях
исследования операций до чисто интуитивных догадок. Важно только своевременно и
как можно более точно установить, какая информация, какого качества и к какому
сроку нужна, а затем выбрать один из доступных источников информации и принять
решение о наилучшем способе ее получения из этого источника. И после того, как
риск будет идентифицирован и измерен, предпринимателю останется «только
решить», как воздействовать на управляемые факторы, чтобы ослабить
отрицательное влияние риска и усилить положительный эффект рискованного
предприятия.
В настоящее
время системно рассматривают только три источника информации: накопленный практический
опыт, личное мнение и мнения специалистов (экспертов). Информацию из этих
источников можно получить различными способами, различающимися по частоте и
оперативности обращения к источнику, по затратам на получение информации и
другим важным характеристикам.
Каждый
предприниматель чаще всего черпает информацию из собственного опыта и знаний, а
собственная интуиция помогает ему заполнить пробелы в позитивном знании. Но
бывает, что сам предприниматель не имеет достаточных знаний или опыта по
разрешению стоящей перед ним проблемы по управлению рисками. В подобной
ситуации предприниматель начинает искать наиболее подходящий источник получения
недостающих данных, информации или знаний.
Перед ним
оказываются две принципиальные возможности: искать необходимую информацию в
одном из доступных источников, в которых зафиксирован исторический опыт
предпринимательской деятельности – учебники, справочники, официальные бюллетени
и т.п., или обратиться к знаниям, умениям и навыкам признанных специалистов в
той или иной сфере предпринимательства (экспертам).
Следует
считать экспертом только того, кто лично работает в сфере деятельности,
интересующей предпринимателя, является признанным специалистом по решаемому
вопросу, может и имеет возможность высказывать суждение по этому вопросу и
делает это в доступной для предпринимателя форме.
Эксперты
выполняют информационную и аналитическую работу на основе своих личных
представлений о решаемой задаче. Однако от того, как организован процесс
экспертного оценивания, как происходят обработка и анализ экспертной
информации, во многом зависит «потребительская полезность» получаемых ответов.
Для придания
результатам оценки предпринимательских рисков большей убедительности и
доказательности, для снижения уровня субъективности, а также зачастую для
повышения конфиденциальности анализа в практике принятия рискованных решений
предпринимательской деятельности прибегают к моделированию.
Арсенал
средств моделирования достаточно широк: от простейших аналитических моделей,
состоящих из одного уравнения с несколькими переменными, до сложнейших
концептуальных комплексов когнитивного моделирования развития целых
социально-экономических систем. Имитационное, в частности, статистическое
моделирование является основным способом формализации и исследования сложных
систем, функционирование которых сопряжено с рисками. Статистическая модель
позволяет непосредственно вводить риски в процесс моделирования и тем самым
учитывать их в оценке результата. Антирисковые мероприятия, планируемые к
выполнению, также вводятся в модель с учетом их стоимости, при этом
целесообразно проводить оценивание их влияния на изменение показателей,
характеризующих конечный результат, и на изменение пространства рисков и
понижение неопределенности исходов проекта.
Особое место
моделирование занимает в работе финансовых аналитиков. В настоящее время
принято выделять два основных направления анализа рынка ценных бумаг:
- технический
анализ;
-
фундаментальный анализ.
Каждый из
указанных видов анализа базируется на собственных гипотезах и предназначен для
достижения разных информационных целей. Так, например, технический анализ
проводится в предположении, что существуют повторяющиеся тенденции и циклы
динамики курсовой стоимости ценных бумаг. Исходную информацию для проведения
технического анализа дает изучение конъюнктуры рынка тех или иных акций. Для
этого исследуют ретроспективу, внимательно анализируют спрос и предложение в
последний период проведения торгов, а также стремятся выявить повторяющиеся и
текущие тенденции в изменении курсовой стоимости рассматриваемых акций. В
основу фундаментального анализа положена гипотеза, согласно которой истинная
стоимость любого финансового актива равна приведенной стоимости всех наличных
денежных потоков, которые ожидаются в будущем от обладания этим активом, т.е.
положен доходный подход к объекту оценивания. В ходе проведения такого вида
анализа должны быть установлены время поступления и величины дисконтированных
денежных потоков, а также оценка величины ставки дисконтирования. На основе
таких предварительно полученных оценок рассчитывают приведенную к настоящему
времени стоимость финансового актива, а далее сравнивают вычисленную
приведенную стоимость актива с его текущим рыночным курсом и выводят общее
заключение на перспективу.
Задание 1
Нефтедобывающая компания решает вопрос о бурении скважины. Вероятность
успешности бурения, объёмы добычи и экономический результат представлены в
таблице:
Вероятность исхода
|
0,6
|
0,1
|
0,15
|
0,1
|
0,05
|
Годовой объём добычи, т.
|
не найдено
|
50 000
|
100 000
|
500 000
|
1 000 000
|
Экономический результат, тыс. у.е.
|
- 50 000
|
- 20 000
|
30 000
|
430 000
|
930 000
|
Построить дерево решений вопроса о бурении скважины для компании.
Построить функцию полезности для данного выбора (предполагается, что
руководство компании безразлично к риску), определить полезность по вариантам решений.
Принять максимальную полезность равной 100 U (utility),
U – условная единица полезности.
Решение:
Ожидаемое значение
выигрыша составит:
0,6 (-50 000) + 0,1
(-20 000) + 0,15 * 30 000 + 0,1 * 430 000 + 0,05 *
1 000 000 = 62000 тыс. у.е.
Если ЛПР, представляющее
фирму, безразлично к риску и принимает решение о проведении буровых работ на
основании рассчитанного значения выигрыша, то оно воспринимает ожидаемую
полезность как пропорциональную ожидаемому значению.
В этом случае функция
полезности U (v), где v –
прибыль, получаемая при различных исходах, является прямой с положительным
наклоном.
Значения полезностей
могут быть найдены за два шага:
1. Присваиваются
произвольные значения полезностей выигрыша для лучшего и худшего исходов,
причем первой величине ставится в соответствие меньшее число.
U (-50 000) = 0, а U (930 000) = 100
Тогда полезности
промежуточных выигрышей будут находится в интервале от 0 до 100.
2. Игроку предлагается на
выбор: получить некоторую гарантированную денежную сумму v, находящуюся между
лучшим и худшим значениями S и s, либо принять участие в игре, т.е. получить (1
– p) – наименьшую сумму. При этом
вероятность следует изменять (повышать или понижать) до тех пор, пока ЛПР
станет безразличным в отношении к выбору между получением гарантированной суммы
и игрой. Пусть указанное значение вероятности равно p0. Тогда
полезность гарантированной суммы определяется как среднее значение полезностей
наименьшей и наибольшей сумм, т.е.:
U (v) = p0 U (S) + (1 – p0) U (s).
Пусть для ЛПР
безразлично, потерять 20000 тыс. у.е. или принять участие в игре (выигрыш
930 000 тыс. у.е. с вероятностью 0,1 или проигрыш 50 000 тыс. у.е. с
вероятностью 0,9.
U (-20) = 0,1
U (930) + 0,9 U (-50) = 0,1 * 100 + 0,9 * 0 = 10.
Задание 2
В банк представлено шесть инвестиционных проектов, которые характеризуются
следующими итоговыми показателями:
№
|
Минимальный доход, млн. руб.
|
Максимальный доход, млн. руб.
|
Затраты на реализацию, млн. руб.
|
Коэффициент λ, рассматриваемый как показатель
оптимизма по проекту
|
1
|
100 000
|
500 000
|
100 000
|
0,60
|
2
|
500 000
|
1 800 000
|
340 000
|
0,45
|
3
|
200 000
|
600 000
|
100 000
|
0,80
|
4
|
2 000 000
|
3 500 000
|
550 000
|
0,35
|
5
|
400 000
|
1 500 000
|
400 000
|
0,90
|
6
|
350 000
|
3 000 000
|
300 000
|
0,60
|
Провести ранжирование проектов по показателю ожидаемой доходности, с
учётом экспертной оценки рискованности их финансирования (указана как
коэффициент λ, рассматриваемый как показатель оптимизма при принятии
решения банком). Отобразить представленные проекты на двухмерной карте в
координатах: «стандартное отклонение – ожидаемая доходность».
Решение:
Определим минимальную прибыль и максимальную прибыль каждого проекта, а
также коэффициент пессимизма:
№
проекта
|
Минимальная прибыль, млн. руб.
|
Максимальный прибыль, млн. руб.
|
Коэффициент λ, рассматриваемый как показатель
оптимизма по проекту
|
Коэффициент λ0, рассматриваемый как показатель
пессимизма по проекту
|
1
|
0
|
400 000
|
0,60
|
0,40
|
2
|
160 000
|
1 460 000
|
0,45
|
0,55
|
3
|
100 000
|
500 000
|
0,80
|
0,20
|
4
|
1 450 000
|
2 950 000
|
0,35
|
0,65
|
5
|
0
|
1 100 000
|
0,90
|
0,10
|
6
|
2 700 000
|
0,60
|
0,40
|
Определим ожидаемую доходность для каждого проекта:
№ проекта
|
Эффект
|
5
|
110000
|
1
|
160000
|
3
|
180000
|
2
|
875000
|
6
|
1110000
|
4
|
2425000
|
Таким образом, наиболее доходным является проект №4, наименее – проект
№5.
Список использованной литературы
1.
Абчук В.А. Риски в бизнесе, менеджменте и маркетинге. – М.: Изд-во
Михайлова В.А., 2006. – 480 с.
2.
Воробьев С.Н., Балдин К.В. Управление рисками в предпринимательстве. –
М.: Дашков и К, 2006. – 772 с.
3.
Догиль Л.Ф. Управление хозяйственным риском. – М.: Мисанта, Книжный Дом,
2005. – 224 с.
4.
Ермасова Н.Б. Риск-менеджмент организации. – М.: Альфа-Пресс, 2005. –
240 с.
5.
Гончаренко Л.П., Филин С.А. Риск-менеджмент. – М.: КноРус, 2006. – 216
с.
6.
Маккарти М.П., Флинн Т.П. Риск: управление риском на уровне
топ-менеджеров и советов директоров. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. – 234 с.
7.
Москвин В.А. Управление рисками при реализации инвестиционных проектов.
– М.: ФиС, 2004. – 352 с.
8.
Найт Ф.Х. Риск, неопределенность и прибыль. – М.: Дело, 2003. – 360 с.
9.
Пикфорд Д. Управление рисками. – М.: Вершина, 2004. – 352 с.
10.
Ступаков В.С., Токаренко Г.С. Риск-менеджмент. – М.: ФиС, 2006. – 288 с.
11.
Тактаров Г.А., Григорьева Е.М. Финансовая среда предпринимательства и
предпринимательские риски. – М.: ФиС, 2006. – 256 с.
12.
Тэпман Л.Н. Риски в экономике. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 380 с.
13.
Уткин Э.А., Фролов Д.А. Управление рисками предприятия. – М.: ТЕИС,
2003. – 247 с.
14.
Фомичев А.Н. Риск-менеджмент. – М.: Дашков и К, 2006. – 292 с.
15.
Чернова Г.В., Кудрявцев А.А. Управление рисками. – М.: Проспект, ТК
Велби, 2005. – 160 с.